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3 Una breve descrizione del network dei Centri Funzionali: nei confronti del rischio idrogeologico, il sistema di allerta nazionale è assicurato dal Dipartimento Nazionale di Protezione Civile (DPCN), attraverso il network dei Centri Funzionali, coadiuvato da strutture tecnico/scientifiche di supporto, denominate Centri di Competenza. Il ruolo del Centro Funzionale (CF), è quello di supportare il sistema di allerta a scala regionale, tramite la gestione della fase previsionale e quelle di monitoraggio e controllo durante le fasi di evento, assicurando il flusso di dati e informazioni alla protezione civile per la gestione della fase di emergenza. 3

4 Il CF è titolato dell acquisizione ed elaborazione di dati in tempo reale e quasi-statici: dati quantitativi provenienti dalle reti di monitoraggio (stazioni idrometeorologiche, radar meteo,...), modelli quantitativi di previsione meteorologica, dati Earth Observation, modelli di simulazione idraulica e idrogeologica, dati GIS cartografici e tematici, studi di pianificazione, piani di gestione delle dighe, informazioni non strumentali dal controllo diretto dei presidi territoriali. I ruoli principali del CF sono: la gestione della fase previsionale, il supporto h24 per la mitigazione del rischio idrogeologico e idraulico durante la fase di emergenza, e la funzione di cerniera tra le attività in tempo reale di protezione civile e quelle di tempo differito di pianificazione e prevenzione. 4

5 Al Centro Funzionale della Regione Umbria, il proprio sito open source rappresenta uno strumento di supporto decisionale fondamentale per la disseminazione e scambio di dati e informazioni, tra tutte le Amministrazioni e altri Soggetti coinvolti. Il sito del CF Umbria pubblica, ad esempio, le seguenti sezioni: Descrizione interattiva delle zone d allerta Previsioni meteorologiche Modelli di simulazione idraulica e idrologica Modelli di previsione del rischio idrogeologico Strumenti di nowcasting 5

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7 La Regione Umbria è una tra le aree più soggette a rischio idrogeologico in Italia, interessata quasi annualmente a episodi significativi di frane e alluvioni a differenti scale temporali e spaziali. Il territorio ha condizioni particolarmente variabili di topografia: la sua geologia è costituita da facies postorogeniche marine e continentali, depositi di flysch argillosi e marnosi, calcari stratificati e vulcaniti. Tutti i Comuni della regione sono interessati da rischio idrogeologicoe circa il 9% del territorio (650 km 2 ) è interessato da frane attive. Più del 70% delle frane inventariate sono quiescenti, soggette a riattivazione in seguito a forti precipitazioni. Gran parte di esse sono traslazionali-rotazionali, circa il 4% sono frane veloci, il 10% frane profonde. Il regime di precipitazione è di tipo mediterraneo, con stagioni secche e umide distinte. I massimi valori di precipitazione mensile si registrano di solito durante la stagione autunnale-invernale, in coincidenza con la massima frequenza di frane e inondazioni. Come esempio, durante un evento piovoso nel Dicembre 2008, sono stati registrati 300 mm in dodici giorni ( media mensile circa 240mm) con 120 frane significative segnalate al Servizio di Protezione Civile. La precipitazione media annua è di 1000 mm; temperaturea media annua di 11, precipitazioni nevose occasionali sotto I 500 s.l.m. 7

8 La procedura di allerta originariamente in uso al Centro Funzionale della Regione Umbria è basata su tre livelli, definiti come criticità Ordinaria, Moderata, Elevata che vengono giornalmente specificati per 6 Zone di Allerta in cui è suddifiso il territorio. Nello specifico, i tre livelli di Criticità vengono definiti sulla base di sette valori previsti di pioggia cumulata (1h, 3h, 6h, 12h, 24h, 36h, 48h) comparati ad altrettante soglie corrispondenti a tempi di ritorno di 2 anni (criticità Ordinaria), 5 anni (criticità Moderata), e 10 anni (criticità Elevata). Tali soglie pluviometriche derivano da un processo di regionalizzazione dei database pluviometrici storici disponibili per una vasta area dell Italia centrale, metodologicamente quindi non correlate con i database disponibili degli effetti al suolo. In sintesi, si è deciso di sviluppare un sistema sperimentale di Early Warning per la valutazione del rischio frana in grado di supportare il lavoro quotidiano della definizione dei livelli di criticità nelle zone di allerta regionali, in grado di diminuire i sensibili margini di incertezza insiti nel sistema originario per via della mancanza di comparazione con i database degli effetti al suolo disponibili e della difficoltà nella valutazione delle condizioni di saturazione dei suoli. Il sistema è sempre basato sulle soglie pluviometriche, che rappresentano il principale strumento di valutazione per le procedure di early warning del Sistema Nazionale di Protezione Civile per il rischio idrogeologico. Tuttavia allo scopo di aumentare l affidabilità del sistema, è stato adattato e applicato un modello di bilancio del contenuto d acqua del suolo fisicamente basato, sviluppato in cooperazione con L Istituto di Ricerca per la Protezione Idrogeologica del CNR (CNR-IRPI), finalizzato alla stima quantitativa delle condizioni di saturazione dei suoli in tutto il territorio regionale. Recentemente, a tale procedura sono stati affiancati dati provenienti da reti sperimentali si sensori di umidità del suolo e lo sviluppo di una procedura di stima di umidità del suolo da dati satellitari. 8

9 Il sistema di Allerta prende spunto da un precedente lavoro di analisi che mira a definire una correlazione osservata tra saturazione dei suoli (stimata attraverso il modello di bilancio) e le soglie pluviometriche definite in base a effetti al suolo documentati, che trova applicazione per scopi di Early Warning. Il modello di bilancio del contenuto d acqua è stato sviluppato usando dati sperimentali di umidità dei suoli rilevati con campagne di misura su bacini idrografici del territorio regionale. In particolare, vengono utilizzati nel modello diverse espressioni per diverse componenti come infiltrazione, percolazione, evapotraspirazione. E stata condotta una serie di analisi incrociando le valutazioni delle condizioni di saturazione dei suoli con la ricostruzione puntuale delle cumulate di pioggia in concomitanza di importanti eventi di frane diffuse sul territorio riportate nel Catalogo delle Aree Vulnerate Italiane (Progetto AVI) nel periodo

10 In base all analisi dei principali eventi di frana occorsi in Umbria e disponibili nel database AVI, è stata definita una correlazione tra i valori di saturazione dei suoli e le quantità di pioggia cumulata riferite agli eventi di frana, evidenziando il ruolo dell umidità dei suoli nell innesco di frane. Il risultato principale dell analisi è costituito dalla quantificazione del trend decrescente tra i valori massimi di pioggia cumulata per valori di 24, 36 e 48 ore e le condizioni di saturazione dei suoli subito prima degli eventi di pioggia collegati all innesco delle frane. Il trend permette di modificare dinamicamente il valore delle soglie pluviometriche utilizzate per le valutazioni di Early Warning. Questo risultato viene considerato di grande interesse per le attività del Centro Funzionale collegate alla valutazione in tempo reale del rischio idrogeologico perchè permette di abbassare le incertezze legate all applicazione delle soglie pluviometriche a valore fisso, o all adozione empirica di un valore di abbattimento in condizioni di suolo saturo. Anche considerazioni basate sulle valutazioni e la scelta di determinate piogge antecedenti possono venir superate, poichè il processo di determinazione dell indice di saturazione tramite il modello di bilancio tiene implicitamente conto di tutta la storia pregressa delle precipitazioni. 10

11 Un recente lavoro di elaborazione dati permette ora di valutare il contributo al modello di bilancio dell infiltrazione, percolazione, evapotraspirazione, etc. usando parametri fisicamente basati ottenuti attraverso la caratterizzazione di rocce e suoli, per tutto il territorio regionale. E stata utilizzata la recente carta geologica digitale in scala 1:10.000, combinata con le informazioni sulla granulometria e tessitura contenute in circa 1650 profili pedologici. Ciò a permesso di coprire il territorio con decine di migliaia di poligoni a cui è stata attribuita una classe di tessitura, e quindi di permettere al modello di bilancio di lavorare con parametri distribuiti. 11

12 La comparazione del vecchio modello con il nuovo utilizzando parametri distribuiti, finalizzata alla ridefinizione delle soglie, mostra un significativo miglioramento delle correlazioni tra piogge cumulate e indici di saturazione per il dataset delle frane analizzate. 12

13 In questo esempio i valori di pioggia cumulata a 48h per gli eventi di frana è comparata agli indici di saturazione dei siti corrispondenti: la regressione al 5% è presa come soglia di criticità moderata, mentre la regressione al 95% viene utilizzata come soglia di criticità ordinaria. Quest ultima risulta in buon accordo con i valori di soglia intensità-durata (qui nell ipotesi di condizioni di media saturazione) definiti in un recente lavoro del CNR-IRPI per l Umbria. 13

14 Su queste basi è stato costruito il sistema di Early Warning per il supporto alla valutazione degli stati di criticità. Il sistema esegue I seguenti step: - stima (usando algoritmi di interpolazione spaziale) dei sette valori di pioggia cumulata e temperatura per i 20 giorni precedenti, uniti a 72 ore di previsione, per ogni punto di una griglia di calcolo (che può essere la coordinata di una singola frana, un numero di frane selezionate, od una griglia densa su tutto il territorio regionale). Ciò viene eseguito utilizzando I dati della rete idrometeorologica della Regione Umbria uniti ai risultati dei modelli quantitativi di previsione meteorologica a scala locale COSMO ME; - calcolo dei valori dell indice di saturazione per gli stessi punti attraverso il modelle di bilancio del contenuto d acqua; - comparazione dei valori di pioggia cumulata osservati e previsti con le soglie pluviometriche, comprensive del fattore di correzione che tiene conto dell indice di saturazione; - dai risultati della comparazione, definizione di quattro indicatori di early warning per ogni punto della griglia (normale, attenzione, preallarme, allarme). 14

15 La struttura del sistema di Early Warning permette cosi di costruire mappe distribuite di indicatori di pericolosità dal presente fino a 72 ore di previsione, finalizzati alla valutazione degli stati di criticità nelle Aree di Allerta regionali. Il sistema è stato realizzato in diverse versioni con differenti applicazioni, e si aggiorna automaticamente su step temporali definiti e modificabili dall utente (tipicamente da un ora a 24 ore). Attualmente sono in atto numerosi aggiornamenti, che riguardano: - la ridefinizione delle soglie pluviometriche, anche tramite l aggiornamento e la rielaborazione dei database degli eventi di frana; - l inserimento di routine dedicate all elaborazione di dati indipendenti finalizzati alla valutazione degli indici di saturazione (dati satellitari, sensori di soil moisture); - il completamento delle routine dedicate al funzionamento con parametri distribuiti del modello di bilancio; - la definizione di scenari di rischio tramite la combinazione con layer di suscettibilità da frana e di vulnerabilità; - l inserimento di routine dedicate per il verificarsi di casi specifici di particolare criticità, come i recenti debris flow sulla strada statale 3 Flaminia. 15

16 Un recente sviluppo di notevole interesse è infatti costituito dall utilizzo dei dati satellitari del satellite METOP. Il sensore ASCAT (Advanced SCATterometer) a bordo del satellite MOTOP permette l acquisizione di due passaggi giornalieri, con una risoluzione al suolo di un punto ogni 25 km, aumentata tramite downscaling a 12.5 km. 16

17 Il Centro Funzionale è da quest anno in grado di acquisire i dati del satellite, che tramite una procedura specifica (calcolo dell indice SWI, Soil Wetness Index, messa a punto dall Istituto di Fotogrammetria e Remote Sensing di Vienna), permette la stima dell indice di saturazione sei suoli in maniera totalmente indipendente dalla valutazione tramite modello di bilancio, fornendo una stima mediata ma piuttosto robusta delle condizioni dei suoli. 17

18 L elaborazione congiunta dei dati satellitari, della rete sensoristica dei TDR e del modello di bilancio dovrebbe portare in breve tempo a fornire una stima affidabile delle condizioni di saturazione per tutto il territorio regionale, anche se mediata. 18

19 Al momento attuale il sistema è sviluppato secondo tre diverse applicazioni principali: - per una serie di frane individuate come a più alto rischio: - per l intero territorio regionale, unito alla definizione di uno scenario dinamico di rischio, usando layers di suscettibilità e vulnerabilità; - per una grande frana in roccia, in parallelo con un sistema tradizionale di monitoraggio estensimetrico. 19

20 Il sito web viene utilizzato per la disseminazione dei risultati, rappresentando uno strumento di supporto fondamentale per lo scambio dati in tempo reale con tutte le amministrazioni e soggetti coinvolti. Nel sito web sono pubblicati i prodotti del sistema di early warning nelle tre applicazioni precedenti. 20

21 La prima sezione del sistema di early warning è finalizzata al monitoraggio di 110 frane a più alto rischio presenti nel territorio regionale, individuate con un precedente lavoro di classificazione di tutte le situazioni conosciute di rischio frana. La sezione, in fase di sviluppo, dovrà venire calibrata ove i dati disponibili lo permetteranno, con soglie pluviometriche specifiche. 21

22 La comparazione delle pioggie cumulate, indici di saturazione, e corrispondenti valori di soglia porta alla produzione di indicatori di EW per quattro step temporali: real time, 24h, 48h, 72h di previsione. 22

23 Il sistema consente inoltre la visualizzazione di cartografia dedicata e la generazione di file Google Earth per la visualizzazione rapida delle situazioni emergenti dagli indicatori di EW. Una recente estensione dell applicazione è dedicata al monitoraggio specifico di una zona ad aumentato rischio di debris flow in seguito a grave incendio boschivo. 23

24 La seconda applicazione, finalizzata alla generazione dello scenario di rischio, è basata sulla stessa metodologia usata dalla sezione precedente, ma usa una maglia di punti di calcolo molto più densa (circa 1000), al fine di estendere spazialmente l analisi ed il monitoraggio all intero territorio regionale. Attualmente il sistema si aggiorna ogni ora, pubblicando le pioggie cumulate osservate su una finestra temporale di 72h, la pioggia e temperatura prevista dai modelli Cosmo Me, la stima dell indice di saturazione usando il modello di bilancio, i dati ASCAT e una rete di sensori di umidità al suolo, la comparazione tra piogge cumulate osservate e previste e le soglie pluviometriche sperimentali, e la distribuzione spaziale dei corrispondenti indicatori di EW. La matrice degli indicatori (forzante meteo) è combinata con layer specificatamente sviluppati di suscettibillità e vulnerabilità, al fine di costruire un prototipo di scenario dinamico di rischio fino a 72h di previsione. 24

25 -il layer di suscettibilità, che viene moltiplicato alla forzante e alla vulnerabilità per la definizione di un indice di rischio, è composto da 3 contributi: - un layer di quattro livelli di pendenza ottenuto da un DEM 20 x 20m (viene costruito un grid 100x100m contenente i valori massimi di pendenza ricostruiti dai valori originari di quota del DEM originale dell Istituto Geografico Militare, con passo 20x20m e precisione metrica del valore di quota. Da questo DEM sono stati calcolati i valori di pendenza allo stesso passo, e con un algoritmo in ambiente GIS (AGGREGATE) si è passati al grid finale con passo 100x100m e valore di pendenza assegnato uguale al valore massimo tra quelli delle celle 20x20m presenti all interno di ogni cella del grid finale. I valori discreti di pendenza (min. 0%, max 80%) sono stati infine raggruppati in 4 classi); - un layer che riporta l affioramento di rocce competenti (calcari non marnosi delle serie Umbro Marchigiana e formazioni assimilabili a Flysch massivo, provenienti dall elaborazione della nuova Carta Geologica digitale 1: del Servizio Geologico regionale), interpolate sulla stessa griglia 100 x 100m, che comporta una riduzione percentuale dell indice di rischio; 25

26 Come primo layer di test viene costruito un grid 100x100m contenente i valori massimi di pendenza ricostruiti dai valori originari di quota del DEM originale dell Istituto Geografico Militare, con passo 20x20m e precisione metrica del valore di quota. Da questo DEM sono stati calcolati i valori di pendenza allo stesso passo, e con un algoritmo in ambiente GIS (AGGREGATE) si è passati al grid finale con passo 100x100m e valore di pendenza assegnato uguale al valore massimo tra quelli delle celle 20x20m presenti all interno di ogni cella del grid finale. I valori discreti di pendenza (min. 0%, max 80%) sono stati infine raggruppati in 4 classi. 26

27 un layer di frane catalogate: IFFI, PAI, Siti di Attenzione definiti dal Servizio Geologico Regionale, frane del database del Servizio Viabilità della Provincia di Perugia. La presenza dei poligoni delle frane, interpolate sempre sulla stessa griglia 100 x 100m, comporta un aumento percentuale dell indice di rischio finale. I valori e le percentuali che concorrono alla definizione del valore finale dell indice di rischio e quindi dell indicatore sul WEBGIS (verde, giallo, arancione, rosso) sono del tutto preliminari e in via di definizione. Una carta di suscettibilità per tutto il territorio regionale finalizzata a questo scenario è in sviluppo tramite una cconvenzione con il CNR-IRPI attraverso fondi POR-FESR. 27

28 Il layer di vulnerabilità è costruito in base a tutte le informazioni ottenute presso gli uffici regionali e gli altri Enti locali sulla viabilità, edificato, infrastrutture ed è regolarmente aggiornato. 28

29 Gli indicatori sono combinati con layer di suscettibilità da frana e vulnerabilità al fine di costruire uno scenario di rischio su una maglia interpolata di 100 x 100m. Il calcolo della matrice di rischio è eseguito con queste modalità: - la forzante meteorologica assume i seguenti valori, in funzione della distanza tra piogge cumulate e corrispondenti valori delle soglie saturazione: 0, 1, 2, 4; - il layer di suscettibilità come descritto precedentemente; - il layer di vulnerabilità con classi 1, 2, 3, 4 La qualità dello scenario è naturalmente fortemente dipendente dalla qualità dei layer di suscettibilità e vulnerabilità, per i quali sono previsti progetti specifici di sviluppo. 29

30 Una piattaforma web-gis è utilizzata per pubblicare lo scenario dinamico, che nelle intenzioni del Centro Funzionale dovrebbe essere finalizzato all uso presso la sala operativa del Servizio Protezione Civile regionale per individuare più velocemente possibili situazioni a rischio e migliorare la gestione dell emergenza. 30

31 La frana di Torgiovannetto è situata in una cava dismessa nei pressi della Città di Assisi. La stratigrafia è costituita da calcari stratificati con intercalazioni di sottili livelli argillosi, con pendenze di 30/38. La frana è costituita da un grande blocco nella parte superiore della cava, delimitato da fratture di tensione larghe fino ad un metro e lunghe più di 100, soggetto a lievi movimenti correlati a periodi prolungati di pioggia. Il rischio è costituito dalla presenza di due strade al di sotto dell area di cava. La frana è monitorata da una stazione meteorologica, una rete estensimetrica e, recentemente, da un accelerometro ad alta dinamica. Il dataset accumulato fino ad oggi dimostra la chiara influenza della pioggia sui movimenti della frana. Il sistema di allerta, inizialmente gestito dall Università dei Firenze, è basato sul controllo delle velocità di apertura delle fratture (con soglie pari a 1mm o 0.5mm in funzione della posizione degli estensimetri)misurate dalla rete di monitoraggio estensimetrica, ed una procedura di allerta basata su quattro livelli di criticità. 31

32 La terza applicazione del sistema Landwarn, finalizzata al supporto del monitoraggio di questa frana, esegue giornalmente I seguenti step: - il calcolo della pioggia osservata in sito dalla stazione meteorologica, e di quella prevista nei tre giorni successivi usando il modello previsionale COSMO-ME; - il calcolo dell indice di saturazione utilizzando il modello di bilancio precedentemente descritto; - la comparazione tra pioggia cumulata osservata e prevista e una soglia pluviometrica corretta per l indice di saturazione. I risultati, costituiti dalla valutazione in tempo reale della pioggia osservata e prevista e delle condizioni di saturazione nel sito di frana, sono usati come soglia di preallerta in caso di evento meteorologico intenso, supportando la procedura di allerta basata sulla rete estensimetrica. 32

33 Recentemente, è stato introdotto l uso dei dati satellitari di umidità del suolo, ed eseguita un analisi finalizzata a valutare la possibilità di stima delle velocità di apertura delle fratture. E stata eseguita un analisi di regressione multipla utilizzando la valutazione delle piogge osservate e previste insieme alla stima delle condizioni di saturazione locali tramite le varie metodologie disponibili. L equazione di regressione lineare multipla è stata calibrata analizzando una serie di eventi di pioggia registrata nel periodo , durante il quale sono disponibili dati di buona qualità sull apertura delle fratture. Nello specifico, insieme ai risultati del modello di bilancio per la valutazione dell indice di saturazione, sono stati usati anche i dati del sensore ASCAT del satellite METOP. I risultati indicano che il Soil Water Index (SWI) stimato dai dati satellitari può essere usato per la predizione dell apertura delle fratture grazie al buon accordo tra le osservazioni e le stime di apertura. I risultati della regressione multipla decrescono se al posto del dato satellitare SWI viene utilizzato il solo modello di bilancio e gli Indici di Pioggia Antecedente. Le relazioni individuate dall analisi sono in corso di implementazione nei sistemi di allerta dedicati alla frana. 33

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